• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.351-363
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• 2022

연구목적:본 연구는 우리나라 재난안전분야의 제조업 고용 클러스터를 찾는 것을 목적으로 한다. 연구 방법: LISA(Local Indicator of Spatial Association)분석기법이 2019년 한국표준산업분류와 재난안전산업 특수 분류기준에 의해 구축된 229개 지자체의 고용 데이터에 적용되었다. LISA기법은 해당 산업들의 공간 클러스터와 고용의 공간적 종속성을 파악하였다. 연구결과: 세 가지 분석결과가 도출되었다. 첫째, 우리나라 재난안전산업의 고용은 전체 제조업의 약 6%를 점유하며 매년 증가하는 추세다. 둘째, 재난안전 산업의 고용 클러스터는 수도권 서부지역에 입지하고 있다. 셋째, 산업재해 방지 산업안전용품 제조업은 중화학 공업과 산업단지가 있는 부산, 울산, 경남창원, 김해 지역을 중심으로 클러스터를 형성한다. 결론: 해당 지역들을 재난안전산업의 제조업 클러스터로 육성하는 투자와 유성정책이 필요하다. 본 연구결과는 우리나라 재난안전산업에 형성되어 있는 제조업 클러스터들의 산업발전과 고용육성 정책을 개선하는데 사용될 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제27권4호
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• pp.561-575
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• 2014

본 논문에서는 질병과 연관성을 갖는 국소 공간 군집을 검출할 수 있는 벌칙 가능도 방법을 제안한다. 핵심적인 계산 알고리즘은 Tibshirani와 Taylor (2011)에 의해 제안된 일반화된 라소(generalized lasso)에 기반한다. 제안된 방법은 현재 널리 사용되고 있는 국소 공간 군집 방법인 Kulldorff의 기법에 비해 두가지 주요 장점을 가지고 있다. 첫째로, 제안된 방법은 사전에 군집의 크기를 미리 결정해 줄 필요가 없다. 둘째로, 임의의 설명변수를 공간 군집 탐색 기법에 고려할 수 있기 때문에 인구학적인 변수를 보정하였을 때 나타나는 국소 공간 군집을 찾는 것이 가능하다. 우리는 제안된 방법을 서울시 결핵 자료를 사용하여 설명한다.

• Parasites, Hosts and Diseases
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• 제58권6호
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• pp.603-608
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• 2020

This study was performed to find out the clusters with high parasite infection risk to discuss the geographical pattern. Clusters were detected using SatScan software, which is a statistical spatial scan program using Kulldorff's scan statistic. Information on the parasitic infection cases in Korea 2011-2019 were collected from the Korea Centers for Disease Control and Prevention. Clusters of Ascaris lumbricoides infection were detected in Jeollabuk-do, and T. trichiura in Ulsan, Busan, and Gyeongsangnam-do. C. sinensis clusters were detected in Ulsan, Daegu, Busan, Gyeongsangnamdo, and Gyeongsangbuk-do. Clusters of intestinal trematodes were detected in Ulsan, Busan, and Gyeongsangnam-do. P. westermani cluster was found in Jeollabuk-do. E. vermicularis clusters were distributed in Gangwon-do, Jeju-do, Daegu, Daejeon, and Gwangju. This clustering information can be referred for surveillance and control on the parasitic infection outbreak in the infection-prone areas.

• 유통과학연구
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• 제20권6호
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• pp.1-10
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• 2022

Purpose: This research proposes a new modified Recency-Frequency-Monetary (RFM) model by extending the model with spatial analysis for supporting decision-makers in discovering the promotional target market. Research design, data and methodology: This quantitative research utilizes data-mining techniques and the RFM model to cluster a university's provider schools. The RFM model was modified by adapting its variables to the university's marketing context and adding a district's potential (D) variable based on heatmap analysis using Geographic Information System (GIS) and K-means clustering. The K-prototype algorithm and the Elbow method were applied to find provider school clusters using the proposed RFM-D model. After profiling the clusters, the target segment was assigned. The model was validated using empirical data from an Indonesian university, and its performance was compared to the Customer Lifetime Value (CLV)-based RFM utilizing accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. Results: This research identified five clusters. The target segment was chosen from the highest-value and high-value clusters that comprised 17.80% of provider schools but can contribute 75.77% of students. Conclusions: The proposed model recommended more targeted schools in higher-potential districts and predicted the target segment with 0.99 accuracies, outperforming the CLV-based model. The empirical findings help university management determine the promotion location and allocate resources for promotional information distribution and student recruitment.

• 한국경제지리학회지
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• 제16권3호
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• pp.492-511
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• 2013

국제회계기준위원회(IASB)에서 규정한 R&D 산업은 다양한 분야에서 '연구'와 '개발'을 동시에 진행하는 3차 산업에 해당한다. R&D 산업과 관련한 기존 정성적 연구들은 공간군집 사례들을 기반으로 분류한 클러스터 유형 중 하나인 하이테크 혁신 클러스터로 취급하여 분석한다(Coe et al., 2007). 그러나 이는 다양한 R&D 산업의 공간군집 사례들을 일반화하는데 그쳤으며, 특히 클러스터 형성 과정에서 시간의 흐름을 고려하지 않은 R&D 클러스터가 시공간적으로 유의미한 것인지 알 수 없다. 이에 본 연구는 기존 공간적인 혹은 시간적인 측면만을 강조하는 클러스터 분석의 한계를 인식하고, 섬유 및 의복 제조업의 비교를 통해 R&D 시공간 클러스터를 탐색해본다. 연구방법으로는 시공간 클러스터의 발견 및 위치탐색을 위해 시공간 K-함수와 시공간 스캔통계를 이용하였다. 그 결과, R&D는 공간적 측면만 고려한 분석에서는 유의미한 클러스터가 발견되었지만, 공간적 분포와 시간적 흐름을 동시에 고려한 시공간 클러스터는 발견되지 않았다. 즉, 시간에 따른 R&D의 신설 과정은 이미 존재하는 R&D의 공간적 위치와 독립적인 것으로 나타났다. 반면 섬유 및 의복 제조업은 공간과 시공간 클러스터 모두 유의미한 클러스터를 발견했다.

• 천문학회지
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• 제52권5호
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• pp.145-158
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• 2019

We conducted a survey of open clusters within 1 kpc from the Sun using the astrometric and photometric data of the Gaia Data Release 2. We found 655 cluster candidates by visual inspection of the stellar distributions in proper motion space and spatial distributions in l - b space. All of the 655 cluster candidates have a well defined main-sequence except for two candidates if we consider that the main sequence of very young clusters is somewhat broad due to differential extinction. Cross-matching of our 653 open clusters with known open clusters in various catalogs resulted in 207 new open clusters. We present the physical properties of the newly discovered open clusters. The majority of the newly discovered open clusters are of young to intermediate age and have less than ~50 member stars.

• 국토계획
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• 제54권7호
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• pp.89-102
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• 2019

The growth of vacant housing has been problematic in both Korea and other countries as it causes various socio-economic problems and negatively affects residential environments. Despite the importance of effectively managing vacant housing, few studies have been undertaken regarding spatial patterns of vacant housing growth. This study aims to examine spatial dependence in vacant housing growth. We used 2005 and 2015 Population and Housing Census and employed spatial modeling. The empirical analysis shows that there is spatial dependence in vacant housing growth. Also, the spatial clusters of growing vacant housing are present in the non-capital region and nearby cities while the spatial clusters of declining vacant housing are present in the capital region. The policy implications of this study are as follows: First, local governments should make collaborate efforts with geographically proximate cities for more effective management of vacant housing. Second, given that vacant housing is more prevalent and growing in the non-capital region, it is necessary to employ differential policies to manage housing vacancy between the capital and non-capital regions.

• 천문학회보
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• 제35권2호
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• pp.81.1-81.1
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• 2010

We present a study of five open clusters (Alessi 53, Berkeley 49, Berkeley 84, Czernik 5, Pfleiderer 3) based on ugriz images of the Sloan Digital Sky Survey (SDSS). Physical properties of these clusters are not yet well known. The center and size of these clusters are determined using the radial number density profile. Using the proper motion data, we select the members of the target clusters. We estimate physical parameters of the clusters based on the isochrone fitting in the Color-Magnitude Diagram (CMD) : reddening, distance, and age. The foreground reddening is determined to be E(B-V)=0.71-1.55 mag. The distances to target clusters are derived to be 2.0-4.4 kpc, corresponding to the galactocentric distances of 7.5-11.9 kpc. Their ages are in the range of 280 to 1000 Myr. Their spatial distribution in our Galaxy is similar to that of other intermediate-age open clusters. We find ten blue straggler star candidates in Berkeley 49. This number of blue stragglers is a typical value for the age of Berkeley 49.

• 천문학회보
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• 제44권1호
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• pp.47.3-47.3
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• 2019

We discovered 722 open clusters within 1 kpc using Gaia DR2 data. These clusters are detected in the proper motion space and confirmed on the spatial distribution with parallax information. We divided the 3628 regions and visually searched using python program. Among 722 open clusters, 430 clusters are previously unknown clusters. Catalogue of discovered clusters is unloaded on the online catalogue at https://radio.kasi.re.kr/project/shlee/. Owing to the good membership criteria, we could see the halo structure of the clusters. In that reason, the average size of the discovered cluster is about 9 times than that of previously known clusters.

• Spatial Information Research
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• 제20권1호
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• pp.81-90
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• 2012

지리적 공간상에서 발생하는 대부분의 현상은 서로 인접한 곳에서 유사한 값을 가지는 특성이 있다. 이는 공간자기상관성과 관련이 있으며 공간분석의 존재 이유를 나타내는 개념이다. 또한 지리적 공간상에서 위치에 따라 값의 분포가 다양한 패턴을 보이게 된다. 이러한 패턴은 공간적 변이를 내포하고 있다. 즉, 특정 위치에서 항상 같은 값을 관찰할 수 있다고 단정하기는 불가능하기 때문에 이러한 변이는 본질적으로 확률론적 특성을 지닌다. 이러한 공간자료의 특성들을 무시하고 일반적 통계분석 등을 수행할 경우 공간자기상관성으로 인하여 통계분석에서 가정하는 자료 값들 간 독립성이 위배되고 분석결과는 왜곡될 가능성이 크다. 그러므로 공간자료 분석을 위해서는 공간자기상관성과 확률론적 변이를 적절하게 반영할 수 있는 수단이 필요하다. GIS는 공간적 위치정보를 처리하는데 적합하고 공간통계학은 공간적 변이를 다루는데 유용하다. 따라서 GIS를 기반으로 공간통계학을 통합하는 분석방식은 공간자료의 특성들을 고려하여 유의미한 분석을 하기에 적합한 장점이 있다. 본 연구의 목적은 공간자료 분석에 있어서 공간통계학과 GIS를 결합하는 접근방식의 유용성을 논의하고 실증적 사례분석을 통하여 구체적 활용성을 살펴보는 것이다. 이를 위하여 공간통계학을 주요 방법론으로 활용하는 공간역학(spatial epidemiology) 분야를 예시적으로 살펴보았다. 구체적으로는 공간검색통계량을 이용하여 미국 Erie 및 Niagara 카운티(New York 주) 내의 유방암 발생의 공간적 군집패턴 분석 논의하였다.